Data Scientist H / F

Banque Populaire Rives de Paris; Paris; Sur place; EUR 40 000 - 60 000; Plein temps

Résumé du poste

Une institution financière recherche un Data Scientist pour valoriser les données et optimiser les processus métiers à Paris. Vous serez responsable des analyses et du développement de modèles algorithmiques. Les candidats doivent avoir une formation en statistiques ou data science et maîtriser Python, SQL, et Power BI. Des connaissances en cloud (GCP, AWS, Azure) sont un plus.

Qualifications

• Maîtrise des langages de programmation (Python, SQL) et des bibliothèques data science.
• Connaissance de l’outil de data visualisation Power BI.
• Notions de déploiement de modèles (API, Docker...) appréciées.

Responsabilités

• Fournir des analyses poussées et pertinentes.
• Développer des solutions algorithmiques.
• Restituer les résultats aux parties prenantes de façon claire.

Connaissances

Programmation Python

Langage SQL

Pandas

scikit-learn

Power BI

API

Docker

GCP

AWS

Azure

Formation

Formation supérieure en statistiques, mathématiques, informatique ou data science

Description du poste

Depuis la création de la première Banque Populaire à Angers en 1878, Banque Populaire accompagne et soutient les particuliers et les professionnels dans l’atteinte de leurs objectifs, petits ou grands. Ancrée dans le tissu économique local et fidèle à ses valeurs coopératives, Banque Populaire s’est développée avec et pour ses clients, devenant un acteur majeur de la vie économique et sociale des territoires. Grâce à une relation humaine de proximité, un circuit court de décision et une plus grande digitalisation de leurs offres et services, les établissements Banque Populaire offrent aujourd’hui à leurs clients particuliers et à leur famille des services de banque et d’assurance complets et accessibles en ligne. Et ils sont toujours aux côtés des entrepreneurs pour les aider à développer et pérenniser leur activité.

Poste et missions

Le Data Scientist a pour mission de valoriser les données de l’entreprise afin de :

• Fournir des analyses poussées et pertinentes
• D’optimiser des processus métiers
• D’éclairer et soutenir des prises de décisions stratégiques

Il conçoit, développe et met en œuvre des modèles statistiques et algorithmiques permettant de répondre à des problématiques métiers complexes.

Acteur engagé dans la transformation data-driven de l’entreprise, il travaille en proximité avec l’ensemble des métiers (pilotage commercial, crédit, engagements, risques, etc…) et doit savoir manipuler, préparer et restituer des données permettant de répondre aux enjeux attendus.

Les activités principales :

• Cadrer et s’approprier le besoin métier
• Comprendre et détailler le besoin présenté par l’utilisateur
• Mettre à profit sa connaissance des contraintes Data pour challenger l’utilisateur
• Analyse et préparation des données
• Développement de solutions algorithmiques
• Concevoir des modèles statistiques ou de machine learning (prédictifs, prescriptifs, etc..) permettant de répondre aux problématiques métiers
• Réaliser des analyses exploratoires permettant d’extraire des insights à forte valeur ajoutée
• Mettre en place des mécanismes d’entraînement (test) et d’évaluation des dits modèles
• Implémenter et industrialiser en environnement de Production les dits modèles
• Collaboration et transversalité
• Travailler en étroite collaboration avec l’ensemble des parties prenantes, les tenir informés des avancées tout au long de la vie du projet afin d’anticiper les plans d’actions à mener
• Communication et résultats
• Restituer les résultats aux parties prenantes de façon claire, pédagogique (vulgarisation) et orientés actions
• Documenter et Maintenir
• Produire les documents techniques nécessaires permettant de décrire et d’expliquer les modèles développés et mis en production
• S’assurer du maintien en condition opérationnelle des modèles livrés
• Veille technologique et innovation
• Contribuer à la veille technologiques (outils et frameworks), méthodologique et réglementaire dans le domaine de la data science

Profil et compétences requises

Formation supérieure en statistiques, mathématiques, informatique ou data science

Maîtrise des langages de programmation (Python, SQL) et des bibliothèques data science (Pandas, scikit-learn, etc…)

Connaissance de l’outil de data visualisation Power BI

Notions de déploiement de modèles (API, Docker..) appréciées

Connaissances des outils cloud (GCP, AWS, Azure) est un plus